Pokročilá evoluční filtrace obrazu
Loading...
Date
Authors
Saranová, Ivana
ORCID
Advisor
Referee
Mark
A
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstract
Tato práce se zaměřuje na použití celulárních automatů s přechodovou funkcí složenou z podmínkových přechodových pravidel navržených evoluční strategií pro odstranění šumů různých typů a intenzit z digitálního obrazu. Navržená metoda vylepšuje původní koncept podmínkových přechodových pravidel úpravou pravé strany pravidla a rozšiřuje ji z jedné hodnoty na výběr výpočetních funkcí. Dále byla zkoumána různá nastavení evoluční strategie, trénování na různých typech šumů, trénování na částečně poškozených obrazech, a další nastavení, což vedlo k získání kvalitních filtrů pro každý model šumu. Porovnání těchto filtrů se stávajícími metodami ukazuje velké zlepšení oproti původnímu přístupu a schopnost evolučně navrhovat filtry, které se řadí mezi ty kvalitnější mezi porovnávanými metodami.
This work aims to use cellular automata with a transition function of conditionally matching rules designed by the evolution strategy for the removal of noises of different types and intensities from digital images. The proposed method improves the original concept of conditionally matching rules by modifying the right side of the rule, extending it from a single value to a selection of functions. Furthermore, various evolution strategy setups were explored, including usage of different noise models for evolution, training on partially damaged images, and other setups, resulting in high-quality filters for each noise model. Comparing these filters to the existing methods shows great improvement from the original approach and the ability to evolutionarily design filters that are placed among the top methods quality-wise.
This work aims to use cellular automata with a transition function of conditionally matching rules designed by the evolution strategy for the removal of noises of different types and intensities from digital images. The proposed method improves the original concept of conditionally matching rules by modifying the right side of the rule, extending it from a single value to a selection of functions. Furthermore, various evolution strategy setups were explored, including usage of different noise models for evolution, training on partially damaged images, and other setups, resulting in high-quality filters for each noise model. Comparing these filters to the existing methods shows great improvement from the original approach and the ability to evolutionarily design filters that are placed among the top methods quality-wise.
Description
Keywords
obrazové filtry, celulární automat, evoluční strategie, evoluční návrh, šum typu sůl a pepř, impulse burst, náhodný šum, podmínková přechodová pravidla, image filters, cellular automata, evolution strategy, evolutionary design, salt and pepper noise, impulse burst, random noise, conditionally matching rules
Citation
SARANOVÁ, I. Pokročilá evoluční filtrace obrazu [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2023.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
cs
Study field
Vývoj aplikací
Comittee
doc. RNDr. Pavel Smrž, Ph.D. (předseda)
doc. Ing. František Zbořil, Ph.D. (člen)
doc. Mgr. Lukáš Holík, Ph.D. (člen)
Ing. Aleš Smrčka, Ph.D. (člen)
Ing. Libor Polčák, Ph.D. (člen)
Ing. Matěj Grégr, Ph.D. (člen)
Date of acceptance
2023-06-19
Defence
Studentka nejprve prezentovala výsledky, kterých dosáhla v rámci své práce. Komise se poté seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Studentka následně odpověděla na otázky oponenta a na další otázky přítomných. Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studentky na položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm A.
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení